TensorSpace.js
The TensorSpace.js works well on Chrome, Safari, Firefox. TensorSpace is also compatible to mobile browsers. TensorSpace.org provides documents, downloads and live examples of TensorSpace.js. The source code of TensorSpace.js is available at Github. For questions, issues, and suggestions please use the issue section of the Github project.
Build your own Machine Learning Visualizations with the new TensorBoard API
Posted by Chi Zeng and Justine Tunney, Software Engineers, Google Brain Team When we open-sourced TensorFlow in 2015, it included TensorBoard, a suite of visualizations for inspecting and understanding your TensorFlow models and runs. Tensorboard included a small, predetermined set of visualizations that are generic and applicable to nearly all deep learning applications such as observing how loss
Open sourcing the Embedding Projector: a tool for visualizing high dimensional data
Posted by Daniel Smilkov and the Big Picture group Recent advances in Machine Learning (ML) have shown impressive results, with applications ranging from image recognition, language translation, medical diagnosis and more. With the widespread adoption of ML systems, it is increasingly important for research scientists to be able to explore how the data is being interpreted by the models. However,
TensorBoard: Embedding Visualization
TensorBoard operates by reading TensorFlow events files, which contain summary data that you can generate when running TensorFlow. Here's the general lifecycle for summary data within TensorBoard. First, create the TensorFlow graph that you'd like to collect summary data from, and decide which nodes you would like to annotate with the tf.summary operations. For example, suppose you are training a
TensorFlow 0.12で追加されたEmbedding Visualizationを試す - Qiita
はじめに 先日 TensorFlow 0.12 がリリースされました。 その機能の一つとして、埋め込み表現の可視化があります。これにより高次元のデータをインタラクティブに分析することが可能になります。 以下は MNIST を可視化したものです。以下の画像は静止画ですが、公式サイトでは3次元でぬるぬる動いているところを見ることができます。 本記事ではWord2vecの可視化を通じて、Embedding Visualization の使い方を試してみました。まずはインストールから行っていきます。 インストール まずは TensorFlow 0.12 をインストールします。以下のページを参考にインストールしてください。 Download and Setup インストールが終わったら可視化のために学習を行います。 モデルを学習する まずはリポジトリをクローンした後、以下のコマンドを実行して移動しま
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